Unternehmen, die zukünftige Verhaltensweisen ihrer Kunden, des Marktes und weiteren Bereichen kennen, sind klar im Vorteil und können sich signifikant vom Wettbewerb abgrenzen. Durch Auswertung aktueller sowie historischer Daten bieten Prognosemodelle die Möglichkeit, zukünftiges Verhalten abzuschätzen. In diesem Beitrag erfahren Sie über die Funktionsweise, Herausforderungen und Vorteile im Umgang mit Prognosemodellen.
- Was ist ein Prognosemodell?
- Was ist die Funktionsweise eines Prognosemodells?
- Wie lassen sich Prognosemodelle in der Praxis anwenden?
- Welche Bedeutung haben Prognosemodelle in der Zukunft?
- Was sind die Vorteile von Prognosemodellen?
Das Wichtigste auf einen Blick:
- Prognosemodelle nutzen historische Daten, um Vorhersagen zu treffen
- Dazu greifen Prognosemodelle auf riesige Datenmengen sowie Machine-Learning-Ansätze zu
- Die Erstellung eines Prognosemodells gliedert sich in folgende Schritte: Datenerfassung, Datenaufbereitung und Entwicklung des Modells
- In Bereichen wie Marketing und Marktforschung, Finanzdienstleistung oder Industrie bieten Prognosemodelle zahlreiche Vorteile
- Durch den Einsatz eines Prognosemodells lassen sich Kosten senken, Ressourcenaufwand reduzieren, Marketingkampagnen verbessern, Risiken minieren und Kunden zielgerichteter bedienen
Was ist ein Prognosemodell?
Bei der Erstellung eines Modells lassen sich unterschiedliche Methoden nutzen.
Dazu lässt sich grundlegend zwischen Modellen auf Basis univariater Modelle und multivariater Modelle unterscheiden.
Univariate Modelle:
- Gleitender Durchschnitt und exponentielle Glättung
- Saisonverfahren
- Einfache Regressionsanalyse
- Autoregressive Verfahren
- Wachstums/ Sättigungsmethode
Multivariate Modelle:
- Multiple Regressionsanalyse
- Prognose auf Basis von Lebenszyklusmodellen
Was ist die Funktionsweise eines Prognosemodells?
Die Modelle dienen dem eigentlichen Ziel, zukünftige Verhaltensmuster in der Gegenwart zu erkennen. Doch bevor es zum Entwurf einer Prognosemodells geht, sollte das Unternehmen wissen, für welche Fragestellung das Modell entworfen wird. Nachdem geklärt ist, welchem Zweck das Prognosemodell dienen soll, folgen im Wesentlichen drei wichtige Schritte. Diese setzten sich aus den folgenden Schritten zusammen:
1. Datenerfassung: Der erste Schritt befasst sich mit der Erfassung von Daten. Damit ein Prognosemodell effektiv ist, benötigt es riesige Datenmengen. Die benötigten Datenmengen stammen meist aus Datenbanken, Webarchiven oder Kalkulationstabellen.
2. Datenaufbereitung: Im nächsten Schritt geht es darum, vorliegende Daten so aufzubereiten, dass diese zur Gewinnung einer Prognose dienen. Zudem ist es wichtig, dass unbrauchbare oder doppelte Daten gelöscht werden. Wie bereits erwähnt lassen sich Daten aus verschiedenen Quellen nutzen. Ist dies der Fall, so müssen diese verschiedenen Quellen aggregiert bzw. zusammengeführt werden.
3. Entwicklung eines Prognosemodells: Nachdem man die Daten erfasst sowie aufbereitet hat, gilt es im letzten Schritt, sich mit der Entwicklung des Modells zu beschäftigen. Bei der Auswahl eines Modells, lässt sich zwischen zwei grundlegenden Arten von Vorhersagemodellen unterscheiden. Dazu gehören zum einen Klassifikationsmodelle und zum anderen Regressionsmodelle. Zudem dienen ebenfalls Machine-Learning-Ansätze zur Erstellung eines Prognosemodells.
Grundlegend geht es also darum, innerhalb historischer Daten Muster sowie Zusammenhänge zu erkennen. Je besser ein Unternehmen vergangenen Ereignisse analysiert und aufbereitet, desto besser lassen sich diese Daten für zukünftige Prognosen nutzen.
Wie lassen sich Prognosemodelle in der Praxis anwenden?
Innerhalb der unternehmerischen Praxis bieten solche Modelle in verschiedenen Branchen und Anwendungsgebieten die Möglichkeit, Potentiale auszuschöpfen und Wettbewerbsvorteile zu erreichen. Dieser Wettbewerbsvorteil kann vor allem dadurch erreicht werden, dass das Unternehmen die Wünsche sowie Bedürfnisse eines Kunden individueller anspricht.
Prognosemodelle werden in der Praxis vorwiegend in folgenden Bereichen eingesetzt:
- Marketing und Marktforschung: In der Marktforschung sowie dem Marketing werden Prognosemodelle vorwiegend zur Identifizierung spezifischer Zielgruppen genutzt. Zudem lässt sich auf Basis von Präferenzen und weiterer historischer Daten, das zukünftige Verhalten von Kunden bestimmen. Dadurch erhält das Unternehmen die Möglichkeit, Produkte, Dienstleistungen und Werbekampagnen an den Interessen des Kundenstamms auszurichten.
- Finanzdienstleistung: Im Bereich der Finanzdienstleistungen lassen sich die Modelle zur Entwicklung von Kreditrisikomodellen nutzen. Diese sollen Unternehmen bei der Verwaltung von Neukundenanfragen in Bezug auf Kreditbeschränkungen dienen und dabei helfen, die richtigen Rahmenbedingungen für jeweilige Kunden zu bestimmen.
- Maschinenbau und Automation: In der Industrie und vor allem im Maschinenbau dienen Prognosemodelle zur Vorhersage von Maschinenausfällen. Sind diese Ausfälle dem Unternehmen frühzeitig bekannt, können vorzeitige Wartungen zur Vermeidung eines Ausfalls beitragen.
Welche Bedeutung haben Prognosemodelle in der Zukunft?
Aufgrund des hohen Wettbewerbsdrucks und sich schnell veränderten Märkten, ist es für Unternehmen bedeutend, die Zukunft zu prognostizieren. Auch wenn diese Prognosen auf Basis von Wahrscheinlichkeiten getroffen werden, dienen diese als guter Richtwert.
Abseits vom Markt bieten die Modelle vor allem im eigenen Unternehmen eine Vielzahl an Vorteilen. Durch zukünftige Prognosen und das tiefgehende Wissen über einen Kundenstamm, lassen sich Produkte, Dienstleistungen sowie weitere Angebote passgenau an den Wünschen der Kunden ausrichten.
Durch frühzeitige Annahmen der Zukunft und dem damit verbundenen Erkennen von Trends, lassen sich enorme Wettbewerbsvorteile erzielen.
Was sind die Vorteile von Prognosemodellen?
Von der Produktentwicklung bis hin zur Marktforschung, durch den Einsatz von Prognosemodellen lassen sich in der unternehmerischen Praxis einige Vorteile erzielen. Zu diesen Vorteilen zählen unter anderem:
- Höhere Effizienz des operativen Geschäfts
- Reduzierung des Ressourcenaufwands
- Kostenreduktion
- Verbesserung von Marketingkampagnen
- Risikominimierung
- Betrugserkennung
Zusammenfassend lässt sich jedoch sagen, dass Prognosemodelle einem Unternehmen einen generellen Blick in die Zukunft bieten. Je nach Anwendungsfall lassen sich unterschiedliche Prognosen ableiten. Durch diese Hilfestellung wird die Arbeit des Unternehmens vereinfacht. Zudem lassen sich dadurch Effizienzsteigerungen erreichen.
Fazit
Durch den Einsatz von Prognosemodellen lassen sich riesige Datenmengen automatisiert analysieren. Auf Basis intelligenter Algorithmen helfen Prognosemodelle Ihrem Unternehmen, einen besseren Blick der Zukunft zu erlangen. Dadurch ist die Wahl optimaler Entscheidungen vereinfacht und Risiken minimieren sich. Zudem erlangen Sie Informationen darüber, was Ihre Kunden morgen kaufen und wie viel Umsatz Sie zukünftig erzielen.
Haben Sie weitere Fragen, oder benötigen Hilfe bei der Umsetzung? Kontaktieren Sie mich gerne.
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